Чем предстоит заниматься:

Проектирование и разработка витрин и потоков данных на основе потребностей data scientist-ов, campaign менеджеров CRM, бизнес-пользователей
Анализ исходных данных в различных системах и форматах для решения бизнес-задач (оценка структуры, качества, полноты и применимости данных);
Проектирование , прототипирование аналитических витрин данных и витрин для применения моделей машинного обучения;
Расчет сложных аналитических показателей в витринах данных;
Проектирование витрины для мониторинга моделей машинного обучения;
Проработка интеграции с внешними системами
Мониторинг и оптимизация процессов загрузки, преобразования данных и сборки витрин;
Контроль качества загружаемых данных, разработка автоматизированных инструментов для оценки качества данных;
Осуществление поддержки разработанных пайплайнов сборки витрин;
Разработка инструментов для автоматизации рутинных задач, связанных с обработкой данных;
Разработка и поддержка сопроводительной документации и спецификаций данных, развитие и поддержка базы знаний по вопросам работы с данными;
Предоставление экспертной поддержки внутренним потребителям (data analysts, data scientists) по вопросам, связанным с использованием данных.

Что мы предлагаем:

Стабильная заработная плата и годовое премирование;
Офис в шаговой доступности от м. Цветной бульвар
Удобный график работы 5/2 с 9.00 до 18.00;
Гибридный формат работы;
Оплачиваемый отпуск, ДМС (включая стоматологию), страхование при выезде за рубеж;
Бесплатную круглосуточную поддержку юриста, психолога, врача телемедицины и финансового консультанта;
Корпоративные мероприятия для сотрудников и их детей;
Специальные акции от компаний-партнеров;
Программы признания особых достижений сотрудников;
Участие в спортивных командах МКБ по мини-футболу, хоккею, кибер спорту и др.;
Участие в благотворительных и социально значимых активностях.

Какие навыки потребуются?

Опыт создания инфраструктуры для обработки данных;
Знание SQL на продвинутом уровне (аналитические функции, подзапросы, хранимые процедуры, оптимизация производительности);
Опыт работы с реляционными базами данных (Postgres/Greenplum/Oracle/Teradata)
Опыт контейнеризации приложений и работы с Docker;
Знание основных понятий и концепций из области Data Warehouse.
Опыт работы с большими объемами данных с использованием стека технологий Big Data , понимание принципов работы модели распределенных вычислений будет преимуществом
Знание розничного банковского бизнеса является преимуществом

Инженер данных